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来自中国科学院计算技术研究所、ETH Zurich等机构的研究者提出了Fast-SAM3D。该方法直接面向SAM3D的推理链路做训练无关加速，在最大程度保持重建质量的同时，将单对象生成提速最高2.67倍，场景生成提速最高2.01倍。
3D生成领域，一个核心矛盾正在浮出水面。
他们的新选择。
VAST近期完成合计近2亿美元的A+及A++轮融资，领投方为渶策资本、国寿长三角科创基金。拿到这笔钱的同时，VAST也带来了他们最新的世界模型进展：Project Eden。区别于业内「动作条件视频生成」与「静态3D场景生成」等常规路径，Project Eden创造性地将底层状态推演与视觉呈现进行了原生解耦。
3D世界“会看”了，但还不会“改”。
不用百万级 3D 标注，模型也能从普通驾驶视频中学会「自己是怎么动的」。Wayve 的 LA-Pose 试图把未标注视频里的运动信号，转化为自动驾驶系统所需的相机位姿估计能力。
我们知道，世界是三维的。
这两天刷 X 的时候，发现一类项目特别火，就是用 Codex + Blender + 3D 生成工具做的交互式 3D 模型网站。
近年来，3D Gaussian Splatting（3DGS）在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场，它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景，既能保留连续空间结构，又能实现高速渲染。
如果把现在最热门的几条 3D 生成技术线放在一起看，你会发现它们正在遇到一个很像的问题。